fix：修改配置和文档

docs/develop/plugin_develop/index.md

@@ -0,0 +1,174 @@
+# 如何编写MaiBot插件
+
+## 前言
+
+目前插件系统为v0.1版本，仅试行并实现简单功能，且只能在focus下使用
+
+目前插件的形式为给focus模型的决策增加新**动作action**
+
+原有focus的planner有reply和no_reply两种动作
+
+在麦麦plugin文件夹中的示例插件新增了mute_action动作和pic_action动作，你可以参考其中的代码
+
+在**之后的更新**中，会兼容normal_chat aciton，更多的自定义组件，tool，和/help式指令
+
+## 基本步骤
+
+1. 在`src/plugins/你的插件名/actions/`目录下创建插件文件
+2. 继承`PluginAction`基类
+3. 实现`process`方法
+4. 在`src/plugins/你的插件名/__init__.py`中导入你的插件类，确保插件能被正确加载
+
+```python
+# src/plugins/你的插件名/__init__.py
+from .actions.your_action import YourAction
+
+__all__ = ["YourAction"]
+```
+
+## 插件结构示例
+
+```python
+from src.common.logger_manager import get_logger
+from src.chat.focus_chat.planners.actions.plugin_action import PluginAction, register_action
+from typing import Tuple
+
+logger = get_logger("your_action_name")
+
+@register_action
+class YourAction(PluginAction):
+    """你的动作描述"""
+
+    action_name = "your_action_name"  # 动作名称，必须唯一
+    action_description = "这个动作的详细描述，会展示给用户"
+    action_parameters = {
+        "param1": "参数1的说明（可选）",
+        "param2": "参数2的说明（可选）"
+    }
+    action_require = [
+        "使用场景1",
+        "使用场景2"
+    ]
+    default = False  # 是否默认启用
+
+    associated_types = ["command", "text"] #该插件会发送的消息类型
+
+    async def process(self) -> Tuple[bool, str]:
+        """插件核心逻辑"""
+        # 你的代码逻辑...
+        return True, "执行结果"
+```
+
+## 可用的API方法
+
+插件可以使用`PluginAction`基类提供的以下API：
+
+### 1. 直接发送消息
+
+```python
+#发送文本
+await self.send_message(type="text", data="你好")
+
+#发送图片
+await self.send_message(type="image", data=base64_image_string)
+
+#发送命令（需要adapter支持）
+await self.send_message(
+    type="command",
+    data={"name": "GROUP_BAN", "args": {"qq_id": str(user_id), "duration": duration_str}},
+    display_message=f"我 禁言了 {target} {duration_str}秒",
+)
+```
+会将消息直接以原始文本发送
+type指定消息类型
+data为发送内容
+
+### 2. 使用表达器发送消息
+
+```python
+await self.send_message_by_expressor("你好")
+
+await self.send_message_by_expressor(f"禁言{target} {duration}秒，因为{reason}")
+```
+将消息通过表达器发送，使用LLM组织成符合bot语言风格的内容并发送
+只能发送文本
+
+### 3. 获取聊天类型
+
+```python
+chat_type = self.get_chat_type()  # 返回 "group" 或 "private" 或 "unknown"
+```
+
+### 4. 获取最近消息
+
+```python
+messages = self.get_recent_messages(count=5)  # 获取最近5条消息
+# 返回格式: [{"sender": "发送者", "content": "内容", "timestamp": 时间戳}, ...]
+```
+
+### 5. 获取动作参数
+
+```python
+param_value = self.action_data.get("param_name", "默认值")
+```
+
+### 6. 获取可用模型
+
+```python
+models = self.get_available_models()  # 返回所有可用的模型配置
+# 返回格式: {"model_name": {"config": "value", ...}, ...}
+```
+
+### 7. 使用模型生成内容
+
+```python
+success, response, reasoning, model_name = await self.generate_with_model(
+    prompt="你的提示词",
+    model_config=models["model_name"],  # 从get_available_models获取的模型配置
+    max_tokens=2000,  # 可选，最大生成token数
+    request_type="plugin.generate",  # 可选，请求类型标识
+    temperature=0.7,  # 可选，温度参数
+    # 其他模型特定参数...
+)
+```
+
+### 8. 获取用户ID
+
+```python
+platform, user_id = await self.get_user_id_by_person_name("用户名")
+```
+
+### 日志记录
+
+```python
+logger.info(f"{self.log_prefix} 你的日志信息")
+logger.warning("警告信息")
+logger.error("错误信息")
+```
+
+## 返回值说明
+
+`process`方法必须返回一个元组，包含两个元素：
+
+- 第一个元素(bool): 表示动作是否执行成功
+- 第二个元素(str): 执行结果的文本描述（可以为空""）
+
+```python
+return True, "执行成功的消息"
+# 或
+return False, "执行失败的原因"
+```
+
+## 最佳实践
+
+1. 使用`action_parameters`清晰定义你的动作需要的参数
+2. 使用`action_require`描述何时应该使用你的动作
+3. 使用`action_description`准确描述你的动作功能
+4. 使用`logger`记录重要信息，方便调试
+5. 避免操作底层系统，尽量使用`PluginAction`提供的API
+
+## 注册与加载
+
+插件会在系统启动时自动加载，只要放在正确的目录并添加了`@register_action`装饰器。
+
+若设置`default = True`，插件会自动添加到默认动作集并启用，否则默认只加载不启用。

template/bot_config_template.toml

@@ -84,7 +84,7 @@ response_interested_rate_amplifier = 1 # 麦麦回复兴趣度放大系数
 
 emoji_response_penalty = 0 # 对其他人发的表情包回复惩罚系数，设为0为不回复单个表情包，减少单独回复表情包的概率
 mentioned_bot_inevitable_reply = true # 提及 bot 必然回复
-at_bot_inevitable_reply = true # @bot 必然回复
+at_bot_inevitable_reply = true # @bot 必然回复（包含提及）
 
 enable_planner = false # 是否启用动作规划器（实验性功能，与focus_chat共享actions）
 
@@ -145,7 +145,8 @@ mood_intensity_factor = 1.0 # 情绪强度因子
 [keyword_reaction]
 keyword_rules = [
     { keywords = ["人机", "bot", "机器", "入机", "robot", "机器人", "ai", "AI"], reaction = "有人说你是人机或者机器人，否定这一事实，攻击或反问他。注意，只有认为你是机器人才回复，否则不要否认" },
-    { keywords = ["测试关键词回复", "test"], reaction = "回答测试成功" }
+    { keywords = ["测试关键词回复", "test"], reaction = "回答测试成功" },
+    #{ keywords = ["你好", "hello"], reaction = "你好，有什么可以帮你？" }    
     # 在此处添加更多规则，格式同上
 ]